# 加载train.csv，
# 创建多变量线性回归模型运算，使用训练集0.1的数据作为验证集验证，
# 将处理后的数据存储参数和模型
import pandas as pd
from tensorflow.keras import layers, models, losses, optimizers

df = pd.read_csv('train.csv')
# print(df)

x = df.iloc[:, 1:-1]
y = df.iloc[:, -1:]

model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(1, input_dim=(4)))

model.compile(loss=losses.mean_absolute_error)

model.fit(x, y, validation_split=0.1, epochs=500)  #validation_split=0.1验证集比例

# 存储权重save_weights，存储模型save
model.save_weights('lianxi/weights')  #只保存参数
model.save('lianxi.h5')  #同时保存参数和模型
